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glimpse(colegios)
Observations: 46
Variables: 15
$ N                  <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5, ...
$ ESTABLECIMIENTO    <chr> "COLEGIO", "COLEGIO", "COLEGIO", "COLEGIO", "C...
$ DEPENDENCIA        <chr> "MUNICIPAL", "MUNICIPAL", "MUNICIPAL", "MUNICI...
$ TIPO ENSEÑANZA     <chr> "HUMANISTA/CIENTIF/TECNICO", "TECNICO", "HUMAN...
$ NIVEL DE ENSEÑANZA <chr> "BASICA, MEDIA", "BASICA Y MEDIA", "BASICA Y M...
$ EDU ESPECIAL       <chr> "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO"...
$ MATRICULAS         <dbl> 1131, 544, 447, 447, 277, 465, 484, 200, 502, ...
$ RBD                <dbl> 1504, 1516, 1517, 1518, 1519, 1520, 1521, 1522...
$ DV                 <dbl> 0, 4, 2, 0, 9, 2, 0, 9, 3, 0, 2, 6, 4, 2, 7, 5...
$ ESTABLECIMIENTO__1 <chr> "LICEOTECNICOFEMENINODEVALPARAISO", "LIC.POLIT...
$ DEP                <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 3...
$ DIRECTOR           <chr> "MARIORICARDODIAZVILLEGAS", "JOSELUISURBINALAZ...
$ LOCALIDAD          <chr> "SECTORCENTRO", "PLAYAANCHA", "SECTORCENTRO", ...
$ DIRECCION          <chr> "INDEPENDENCIANº2288", "AV.P.ANCHA400/ERRAZURI...
$ FONO               <chr> "2579200", "2281231", "2251339", "2281207", "2...

Selección

3 privados 10 p. subvencionados 3 municipales

table(colegios$DEPENDENCIA)

       MUNICIPAL P. SUBVENCIONADO  P.SUBVENCIONADO       PARTICULAR 
              10               21                9                6 

Selección aleatoria

municipales_random <- colegios %>% 
  filter(DEPENDENCIA == "MUNICIPAL") %>% 
  select(DEPENDENCIA, ESTABLECIMIENTO__1, LOCALIDAD) %>% 
  sample_n(3)
psubvencionado_random <- colegios %>% 
  filter(DEPENDENCIA == "P. SUBVENCIONADO") %>% 
  select(DEPENDENCIA, ESTABLECIMIENTO__1, LOCALIDAD) %>% 
  sample_n(10)
privados_random <- colegios %>% 
  filter(DEPENDENCIA == "PARTICULAR") %>% 
  select(DEPENDENCIA, ESTABLECIMIENTO__1, LOCALIDAD) %>% 
  sample_n(3)

Municipales

Particulares subvencionados

Privados

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